代价估计是优化其中非常重要的一个步骤,研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码,由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
锁是解决这些问题的传统方法,而无锁化编程是一种更高级但复杂的技术,它能够在某些情况下提供更优的性能和可扩展性。正确选择和实现适合应用场景的并发策略,是高效多线程编程的关键。本文由作者带着大家一起学习无锁化编程。
Paxos 作为一个经典的分布式一致性算法(Consensus Algorithm),在各种教材中也被当做范例来讲解。但由于其抽象性,很少有人基于朴素 Paxos 开发一致性库,本文介绍的实现代码参考了 RAFT 中的概念以及 phxpaxos 的实现和架构设计,实现 multi-paxos 算法,主要针对线程安全和模块抽象进行强化,网络、成员管理、日志、快照、存储以接口形式接入,算法设计为事件驱动,仅包含头文件,便于移植和扩展。
为了更好的进行 Go 应用微服务治理,提高研发效率和系统稳定性,本文将介绍 MSE 微服务治理方案,无需修改业务代码,实现治理能力。
Apache Paimon V0.9 版本即将发布,此版本带来了多项新特性并解决了关键挑战。Paimon自2022年从Flink社区诞生以来迅速成长,已成为Apache顶级项目,并广泛应用于阿里集团内外的多家企业。
本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码,详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性,接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法,包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法,特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外,文章讨论了统计信息的更新时机,包括手动更新和自动更新。最后,文章简要介绍了直方图和其它统计信息,如表在内存中的占比估计,并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。
近年来,AI 技术发展迅猛,企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值,然而,在部署 AI 模型推理服务时,却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题,以实现 AI 技术的高效落地。
政采云基础架构团队技术专家朱海峰介绍了业务网关项目的背景和解决方案。
当前,函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下,函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用,并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用,并快速解决不同场景下的模型存储选型问题,本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析,以期为您的模型存储决策提供帮助。